【2024最新优化算法】青蒿素优化算法与霜冰优化算法RIME对比（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-03 17:03:32 发布

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#算法 #matlab #人工智能 #支持向量机

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💥1 概述

青蒿素优化算法与霜冰优化算法RIME对比研究

这项研究提出了一种高效的元启发式算法，称为青蒿素优化（AO）算法。该算法受到青蒿素治疗疟疾的过程的启发，该过程涉及全面清除人体内的疟原虫。AO包括三个优化阶段：模拟全局探索的全面消除阶段，用于局部开发的局部清除阶段，以及用于增强算法逃离局部最优解能力的后续巩固阶段。在实验中，本文对AO进行了定性分析实验，解释了其在寻找最优解方面的特点。随后，AO被测试在经典的IEEE CEC 2014以及最新的IEEE CEC 2022基准函数集上，以评估其对各种函数类型的适应性。与八种知名算法和八种高性能改进算法进行了比较分析。收敛曲线和定性指标的统计分析显示了AO的强大竞争力。最后，AO被应用于乳腺癌病理图像分割应用中。使用15幅真实医学图像在六个阈值级别上，将AO的分割性能与八种著名算法进行比较。实验结果表明，在图像分割准确性、特征相似性指数（FSIM）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）方面，AO优于对照算法。这些比较结果强调了AO在实际优化应用中的功效和潜力。

引言

随着工程和科学领域复杂优化问题的不断涌现，元启发式算法因其强大的全局搜索能力和适应性成为研究热点。2024年提出的青蒿素优化算法（Artemisinin Optimization Algorithm, AOA）与2023年提出的霜冰优化算法（RIME）作为两种新型元启发式算法，分别从生物医学和自然现象中汲取灵感，在优化性能上展现出独特优势。本文从算法原理、数学模型、性能特点及典型应用场景等维度展开对比分析，为算法选型提供理论依据。

算法原理与核心机制对比

1. 青蒿素优化算法（AOA）

灵感来源：模拟青蒿素治疗疟疾的动态过程，包括药物扩散、浓度衰减和残留病原体清除三个阶段。
核心机制：

三阶段优化策略：
- 综合淘汰阶段：模拟高剂量药物扩散，通过全局搜索快速定位潜在最优区域。药物浓度随时间衰减的特性被建模为搜索步长的动态调整，公式为 c=e−4⋅Maxff，其中 f 为当前适应度值，Maxf 为最大适应度值。
- 局部清除阶段：模拟低剂量药物精准清除残留病原体，通过局部搜索细化解质量。
- 后巩固阶段：引入信息交叉机制增强种群多样性，防止算法陷入局部最优。
概率系数与自适应调整：通过概率系数模拟患者对药物的不同反应，动态调整搜索策略以适应不同优化阶段的需求。

2. 霜冰优化算法（RIME）

灵感来源：模拟霜冻冰的形成过程，包括软霜的缓慢生长和硬霜的快速凝结。
核心机制：

软霜搜索策略：模拟微风环境中软霜的随机生长，通过大范围探索与小范围开发的切换实现高效优化。粒子更新公式为：

硬霜穿刺策略：模拟大风环境中硬霜的快速凝结，通过粒子交换增强收敛速度和跳出局部最优的能力。
正向贪婪机制：通过比较个体更新前后的适应度值决定是否替换，确保种群持续向更优方向演化。

数学模型与参数设计对比

1. 动态调整机制

2. 多样性保持策略

AOA：通过信息交叉机制在后期巩固阶段引入外部解信息，增强种群多样性。
RIME：硬霜穿刺策略通过粒子交换打破局部最优，正向贪婪机制确保优秀个体保留。

性能特点与应用场景对比

1. 收敛速度与精度

AOA：在IEEE CEC 2014和CEC 2022测试集上，AOA在单峰函数（如Sphere、Rosenbrock）中收敛速度较快，但在多峰函数（如Rastrigin、Ackley）中易陷入局部最优。
RIME：在CEC2017和CEC2022测试集中，RIME在23个标准测试函数中优于2024年提出的极光优化算法（PLO），尤其在多峰函数中表现出更强的全局搜索能力。

2. 鲁棒性与适应性

AOA：通过三阶段策略和概率系数设计，AOA对初始解分布和问题维度变化具有较强鲁棒性，适用于医学图像分割等复杂场景。
RIME：软霜搜索策略的随机性与硬霜穿刺策略的确定性结合，使RIME在路径规划、无线传感器覆盖等动态优化问题中表现优异。

3. 典型应用场景

AOA：
- 医学图像分割：在乳腺癌病理图像分割中，AOA在六个阈值级别上的分割准确性、FSIM、PSNR和SSIM指标均优于对比算法。
- 多目标优化：多目标青蒿素优化算法（MOAOA）在UF1-UF10基准函数上通过GD、IGD、HV等六种指标验证了其收敛性和多样性。
RIME：
- 预测与分类：结合SVM、LSTM等模型，RIME在回归、时序预测和分类任务中展现出高精度。
- 路径规划：在机器人路径规划和无人机三维路径规划中，RIME通过硬霜穿刺策略快速找到全局最优路径。

结论与展望

AOA与RIME分别通过生物医学和自然现象的灵感设计，在优化性能上形成互补：

AOA更适合需要高精度局部开发的静态优化问题，如医学图像分割和多目标优化。
RIME在动态优化问题（如路径规划、时序预测）中表现更优，其软霜搜索策略的随机性使其更擅长逃离局部最优。

未来研究可探索以下方向：

混合算法设计：结合AOA的局部开发能力和RIME的全局搜索能力，构建混合优化框架。
参数自适应调整：引入机器学习技术动态优化算法参数，进一步提升性能。
跨领域应用拓展：将AOA和RIME应用于更多工程领域，如微电网优化、故障诊断等。

📚2 运行结果

并与2023年新出的霜冰优化算法RIME进行对比！这边展示其中5个测试函数的图，其余十几个测试函数大家可以自行切换尝试！

部分代码：

function [bestfitness,Leader_pos,Convergence_curve]=AO(N,MaxFEs,lb,ub,dim,fobj)
% Initialization parameters
FEs=0;
it=1;

%% Initialization of the solution set
pop=initialization(N,dim,ub,lb);
%Calculate the fitness value of the initial solution set
for i=1:N
Fitness(i)=fobj(pop(i,:));
FEs=FEs+1;
end
[fmin,x]=min(Fitness);

%Container
New_pop=zeros(N,dim);
Fitnorm=zeros(1,N);
Convergence_curve=[];
%Record the current optimal solution
best=pop(x,:);
bestfitness=fmin;
%% Main loop
while FEs<=MaxFEs